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  • 기사등록 2018-02-02 18:37:31
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[오민기 기자]지난 수년 간 미국 금융산업에서 AI에 대한 관심이 높아져 왔다. 특히 다양한 소매금융서비스 분야에서 AI가 활용돼 왔다. AI가 활용되고 있는 대표적인 소매금융서비스 분야로는 부정감지 및 여신심사와 관련된 데이터분석, 고객응대를 부분적으로 자동화한 챗봇, 후선업무의 사무작업을 대체하는 로보틱 프로세스 자동화 등이 있다. 향후 미국 금융산업에서는 AI의 적극적인 활용을 통해 경영의 고도화 및 효율화를 지향, 달성하는 금융회사가 업계의 판도 변화를 주도할 가능성이 높다.

 

지난 수년간 미국 금융산업에서 AI에 대한 관심이 고조되는 가운데 소매금융서비스의 다양한 분야에서 AI가 활용돼 왔다. AI가 활용되고 있는 소매금융서비스 분야로는 부정감지 및 여신심사와 관련된 데이터분석, 고객응대를 부분적으로 자동화한 챗봇, 후선업무의 시무작업을 대체하는 로보틱 프로세스 자동화 등이 대표적이다.

 

AI가 금융산업에서 활용하는 경우, 다양한 정보에서 장래 사용가치가 있는 지식을 발견하는 AI의 학습기능이 가장 중요한 역할을 한다. AI가 학습하는 체계를 지칭하는 기계학습이 금융업에서 일찍부터 활용되고 있는 분야가 부정감지와 여신심사의 효율화에 초점을 맞춘 데이터분석 업무이다.

 

기계학습을 사용하면 AI가 대량의 데이터를 처리함으로써 부정거래의 특징을 학습하기 때문에 인간이 구축한 종래의 모델보다 정밀도가 높은 부정감지가 가능해지고, AI가 데이터분석을 자동화하기 때문에 모델의 갱신도 수시로 할 수 있어 상식적으로 새로운 유혀의 부정거래에 효율적으로 대응할 수 있다.

 

 

미국의 신용카드 회사인 American Express와 Visa의 경우 기계학습을 이용해 부정감지를 실시간으로 행하고 있다. Visa의 추계에 의하면 기계학습의 도입으로 연간 약 20억 달러의 부정거래를 미연에 방지할 수 있었던 것으로 나타났다.

 

AI를 활용한 신용평점의 산출 사례로는 미국의 신용평가회사인 VantageScore가 작성한 VantageScore 4.0이 대표적이다. 이를 통해 신용평점 산출대상으로 새롭게 편입된 개인은 약 3,000-3,500만 명에 달하고, 이중 약 1/4에 해당하는 약 800만 명이 금융회사의 신용평점 여신기능 범위에 들게 돼 금융서비스에 대한 잠재적인 수요가 확대되는 효과를 거둔다.

 

기계학습은 직접적인 데이터분석뿐 아니라 대량의 텍스트를 분석해 언어 간의 관계와 문장의 의미를 파악하는 언어처리 분야에도 활용되고 있다. 이러한 언어처리 능력을 이용해 개발되고 있는 것이 챗봇이다. 가장 대표적인 사례가 미국의 Bank of American가 개발한 Erica로, Erica는 스마트폰에 탑재된 전용애플리케이션을 통해 작동되고, 고객은 텍스트 입력으로 음성을 통해 Erica와 대화할 수 있다.

 

종업원이 행하는 광범위한 후선업무의 사무작업을 대체하는 기술로서 최근 주목을 받고 있는 것이 로보틱 프로세스 자동화(RPA)이다. RPA는 사무작업 시간을 단축시키고 인간의 작업에 따른 부주의한 오류를 효과적으로 배제할 수 있다는 장점이 있다. 미국의 JP Morgan Chase는 법인대산의 대출계약서 내용을 자동적으로 확인하는 COIN으로 불리는 소프트웨어를 개발했고, 미국의 Goldman Sachs는 신규주식시장(IPO)에 관한 업무절차를 127개 단계로 분류하고, 이 중 절반을 소프트웨어로 대체했다.

 

향후 미국 금융산업에서는 AI의 적극적인 활용을 통해 경영의 고도화 및 효율화를 지향.달성하는 금융회사가 업계의 판도 변화를 주도할 가능성이 높다.  최근 미국의 통신기술 솔루션 공급업체인 Bank AI가 은행과 신용조합들을 대상으로 실시한 설문조사에 의하면 데이터분석, 챗봇, RPA에 대한 AI 적용을 시행하고 있거나 검토되고 있는 비율이 과반수를 상회하는 것으로 나타났다. AI가 미국 은행업계 경영에 영향을 미치고 있다고 응답한 비율도 현재 시점에서 32%에 그쳤으나 3-5년 후에는 86%, 5-10년 후에는 100%로 상승하는 것으로 나타났다. 

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